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Automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen mittels LLM

Wie können Unternehmen effizient auf Kundenanfragen reagieren, ohne wertvolle Ressourcen zu binden? In diesem Kurzvortrag zeigen wir, wie Large Language Models (LLMs) die automatisierte Kundenkommunikation verbessern, welche technischen Grundlagen dahinterstecken und welche Herausforderungen es zu meistern gilt.

Kunden erwarten schnelle und präzise Antworten – ob per E-Mail, Chat oder Social Media. Gleichzeitig stehen Unternehmen (insbesondere KMU) vor der Herausforderung, steigende Anfragen mit begrenzten Ressourcen zu bewältigen.
Hier kommen Large Language Models (LLMs) ins Spiel: Sie ermöglichen eine automatisierte, kontextbezogene und skalierbare Kundenkommunikation. Doch wie funktioniert das? Welche Vorteile und Risiken bringt der Einsatz mit sich? Und wie lässt sich die Technologie effizient in bestehende Prozesse integrieren?

Inhalt der Veranstaltung

  • Warum (lokale) KI-Chatbots & LLMs? – Datenschutz und Datensouveränität, Kontrolle über Trainingsdaten, maßgeschneiderte Anpassung an Unternehmensanforderungen. Für Kundenkommunikation: schnelle, konsistente und skalierbare Antworten, Entlastung des Kundenservice, verbesserte Kundenzufriedenheit durch personalisierte Interaktion.
  • Technische Umsetzung – Integration in bestehende Systeme (E-Mail, Chatbots, Call-Center), Nutzung interner Datenquellen, Training mit unternehmensspezifischen Daten, Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzisere Antworten, Bereitstellung als On-Premise- oder Cloud-Lösung.
  • Anwendungsfälle – Interne Wissensdatenbank, automatisierte Beantwortung von FAQs, Unterstützung von Service-Mitarbeitern mit Echtzeitvorschlägen, intelligente Eskalation bei komplexen Anfragen, Entscheidungsunterstützung für Unternehmen.
  • Herausforderungen & Lösungen – Sicherstellung der Datenqualität und Antwortkontrolle, Wartung und kontinuierliche Aktualisierung, Datenschutz und Umgang mit sensiblen Daten, Förderung der Akzeptanz bei Nutzern und Kunden.
  • Vorteile & Nutzen & Mehrwert Effiziente Informationsbereitstellung, Entlastung von Support-Teams, schnellere und präzisere Kundenkommunikation, gesteigerte Produktivität und verbesserte Kundenzufriedenheit.

 

Ziel der Veranstaltung

Sieerhalten einen praxisnahen Einblick, wie LLMs für die Automatisierung der Kundenkommunikation eingesetzt werden können. Ziel ist es, Ihnen die Chancen und Herausforderungen dieser Technologie näherzubringen, Anwendungsfälle aufzuzeigen und erste Schritte zur Implementierung zu skizzieren.

Organisatorisches

Die Veranstaltung wird online durchgeführt. Nach der Anmeldung erhalten Sie einen Zugangslink per E-Mail. Wir empfehlen eine frühzeitige Anmeldung, um sich einen Platz zu sichern und alle wichtigen Informationen vor der Veranstaltung zu erhalten.

[total-places]
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Datum

19. August 2025

--

Available Spot(s): 100
10:00 - 10:25
Online

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  • Warum (lokale) KI-Chatbots & LLMs? – Datenschutz und Datensouveränität, Kontrolle über Trainingsdaten, maßgeschneiderte Anpassung an Unternehmensanforderungen. Für Kundenkommunikation: schnelle, konsistente und skalierbare Antworten, Entlastung des Kundenservice, verbesserte Kundenzufriedenheit durch personalisierte Interaktion.
  • Technische Umsetzung – Integration in bestehende Systeme (E-Mail, Chatbots, Call-Center), Nutzung interner Datenquellen, Training mit unternehmensspezifischen Daten, Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzisere Antworten, Bereitstellung als On-Premise- oder Cloud-Lösung.
  • Anwendungsfälle – Interne Wissensdatenbank, automatisierte Beantwortung von FAQs, Unterstützung von Service-Mitarbeitern mit Echtzeitvorschlägen, intelligente Eskalation bei komplexen Anfragen, Entscheidungsunterstützung für Unternehmen.
  • Herausforderungen & Lösungen – Sicherstellung der Datenqualität und Antwortkontrolle, Wartung und kontinuierliche Aktualisierung, Datenschutz und Umgang mit sensiblen Daten, Förderung der Akzeptanz bei Nutzern und Kunden.
  • Vorteile & Nutzen & Mehrwert Effiziente Informationsbereitstellung, Entlastung von Support-Teams, schnellere und präzisere Kundenkommunikation, gesteigerte Produktivität und verbesserte Kundenzufriedenheit.

 

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